韩礼德的语域理论与大学英语教学

韩礼德的语域理论是系统功能语法的重要理论之一,它强调语言的交际功能和社会意义。文章探讨了如何将语域知识运用于大学英语教学实践,这种尝试不仅能使学生的阅读理解能力得到提高,而且有利于听、说、写、译等综合能力的提高,从而找到一种较好的教学方法,加速学生从语言知识向语言应用能力转化的过程。     

美军“跨域协同”作战思想探析

"跨域协同"是美军于2012年提出的作战思想,指在不同领域互补性地而不是简单地叠加性运用多种能力,使各领域之间互补增效,从而在多个领域建立优势,获得完成任务所需要的行动自由。本文将从此概念的主要内容、主要特点和面临的挑战三个方面作深入剖析。     

基于稀疏约束与双线索选择的目标跟踪算法

为了解决现有DCF类跟踪器存在边界效应及时间滤波器退化的问题,进一步增强其在复杂场景下跟踪的准确性,基于LADCF算法,提出了一种有效的双线索目标跟踪框架,用于鲁棒视觉跟踪。将结构化稀疏约束应用到多通道滤波器,并通过提取9维HOG特征与11维CN特征构建新的跟踪线索,与原有线索协同跟踪目标。建立可靠性评估策略,在每一帧中选择合适的线索进行跟踪。在OTB-50、OTB-100基准数据集上进行了定性和定量评价,实验结果表明,所提出的方法跟踪准确度相比LADCF算法提升了2.4%,相比ECO＿HC提升了3.7%,优于现有的主流跟踪算法,且跟踪速度达到21.1帧/s,可以实现实时跟踪。     

基于改进MPC的分布式大间距多车编队控制研究（上）

针对多车辆系统大间距编队控制问题,设计了一种分布式的改进模型预测控制（MPC）方法。建立二阶2自由度非完整约束模型及基于领航跟随法的编队模型。修正线性化展开点,优化MPC预测模型,提升系统保守性,增强实时轨迹跟踪性能。通过滚动优化完成编队控制。仿真实验结果验证了所提控制方法的有效性与可靠性。     

应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法

针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。     

战场威胁态势的认知域可视建模

分析已有战场威胁态势的相关研究成果。研究了战场威胁态势的威胁因素的AHP建模,提出了针对认知域的权重和威胁程度混合渲染法,并给出具体实例。实例表明所建模型的有效性和实用性。     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

时间约束下的某型火箭炮毁伤概率模型及仿真

针对目前计算火箭炮毁伤概率只考虑射击精度和目标特性及弹药量等因素,而不考虑目标机动和对抗因素、生存能力的不足,基于射击理论和火力对抗理论,建立了考虑时间约束的火箭炮营毁伤概率模型,对想定中考虑目标机动及生存因素等时间约束的毁伤概率进行了仿真计算,仿真结果表明了模型的有效性以及目标机动火力对抗决定的生存需求使火箭炮毁伤概率具有时间敏感性。     

纵容日本：美国将自食恶果

近年来,日本右倾化加速发展,特别是安倍再任以来,在“修正”历史认识、摆脱战后体制约束、强化军力等诉求方面谋求更大突破。美国为维护其亚太战略利益、遏制中国崛起,利用日本、纵容日本,致使今天的日本右翼势力迅速膨胀,不断在历史和领土问题上挑起事端,